В условиях нарастающей глобальной нестабильности, высокой волатильности мировых рынков и усиления конкуренции в сфере технологий, проблема обеспечения экономической безопасности государства закономерно выходит на передний план как одна из ключевых стратегических задач XXI века. В статье проведен анализ механизмов предотвращения финансовых кризисов, рассматриваемых не как отдельный управленческий блок, а как неотъемлемую часть системной архитектуры национальной безопасности. Особое внимание уделяется анализу уязвимостей российской экономики в 2023–2024 годах. В числе ключевых рисков выделяются сохранение высокой зависимости от экспорта сырьевых ресурсов, устойчивое инфляционное давление, углубляющиеся демографические дисбалансы и технологическая изоляция, вызванная ограничением доступа к критически важным импортным решениям. На основе актуальных статистических данных делается попытка не только зафиксировать текущее состояние, но и оценить потенциал российской экономической системы к адаптации в условиях внешнеэкономических шоков – от санкционного давления до сбоев в глобальных логистических и финансовых цепочках. В фокусе внимания оказываются ключевые технологические и институциональные составляющие современной цифровой архитектуры экономической безопасности. В их числе – создание национальных платформ для межведомственного мониторинга, обеспечивающих оперативный сбор и обработку экономически значимой информации; разработка и внедрение цифровых двойников экономики, функционирующих как виртуальные полигоны для моделирования сценариев развития в условиях различных внутренних и внешних шоков; формирование систем киберустойчивости, призванных защитить критически важную инфраструктуру от цифровых угроз; а также развёртывание аналитических модулей раннего предупреждения, способных фиксировать слабые сигналы нестабильности до их перехода в кризисную фазу. Особое внимание уделяется применению алгоритмов искусственного интеллекта и инструментов анализа больших данных, позволяющих не только оценивать риски, но и выстраивать многоуровневые прогнозные модели, охватывающие широкий спектр макро- и микроэкономических процессов.
In the context of increasing global instability, high volatility of world markets and increased competition in the field of technology, the problem of ensuring the economic security of the state naturally comes to the fore as one of the key strategic tasks of the 21st century. The article analyzes the mechanisms for preventing financial crises, which are considered not as a separate management unit, but as an integral part of the national security system architecture. Special attention is paid to the analysis of the vulnerabilities of the Russian economy in 2023-2024. The key risks include continued high dependence on commodity exports, sustained inflationary pressures, deepening demographic imbalances, and technological isolation caused by limited access to critical import solutions. Based on up–to-date statistical data, an attempt is being made not only to record the current state, but also to assess the potential of the Russian economic system to adapt to external economic shocks, from sanctions pressure to disruptions in global logistics and financial chains. The focus is on the key technological and institutional components of the modern digital architecture of economic security. These include the creation of national platforms for interdepartmental monitoring that ensure the rapid collection and processing of economically significant information; the development and implementation of digital counterparts of the economy that function as virtual testing grounds for modeling development scenarios in the face of various internal and external shocks; the formation of cyber resilience systems designed to protect critical infrastructure from digital threats.; as well as the deployment of early warning analytical modules capable of detecting weak instability signals before they enter the crisis phase. Special attention is paid to the use of artificial intelligence algorithms and big data analysis tools that allow not only to assess risks, but also to build multi-level predictive models covering a wide range of macro- and microeconomic processes.